Pourquoi la moitié des projets d’IA échouent en entreprise

L’IA en entreprise : ambitions élevées, réalités contrariées

L’intelligence artificielle (IA) est souvent présentée comme le levier incontournable de transformation numérique. Pourtant, une étude publiée le 13 mai 2025 par Fivetran, leader mondial du mouvement des données, vient jeter une lumière crue sur la réalité : près de la moitié des projets d’IA échouent, échouant à transformer l’essai, en dépit de stratégies ambitieuses et d’investissements lourds.

L’étude a été menée au premier trimestre 2025 par le cabinet Redpoint Content. Elle a recueilli les réponses de 401 leaders et professionnels des données aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Europe, au Moyen-Orient, en Afrique et dans la région Asie-Pacifique. Les personnes interrogées représentent des entreprises des secteurs de la technologie, de la finance, de la santé, du retail et de l’industrie, employant de 500 à plus de 5 000 personnes.

Une préparation des données insuffisante : la cause première des échecs

Des chiffres alarmants

• 42 % des entreprises déclarent que plus de la moitié de leurs projets d’IA ont échoué ou sous-performé à cause d’une préparation de données inadéquate.

• 68 % de celles ayant centralisé moins de la moitié de leurs données ont connu une perte de revenus directe liée à ces échecs.

• Même les plus avancées ne sont pas à l’abri : 67 % des entreprises ayant centralisé leurs données consacrent plus de 80 % de leurs ressources en ingénierie à la maintenance, au détriment de l’innovation.

Le paradoxe est clair : malgré des investissements conséquents, les entreprises se retrouvent enfermées dans des problématiques d’infrastructure au lieu de créer de la valeur grâce à l’IA.

Des infrastructures trop complexes et des données inaccessibles

L’un des principaux freins identifiés concerne l’intégration des données. L’étude révèle que 74 % des entreprises gèrent ou prévoient de gérer plus de 500 sources de données, rendant les pipelines extrêmement complexes à maintenir.

Par ailleurs, 41 % des répondants mentionnent un accès non temps réel aux données, ce qui rend les modèles d’IA inopérants pour générer des insights pertinents à l’instant T. Les silos de données affectent également près d’un tiers des entreprises interrogées.

L’automatisation comme levier de réussite

Pour remédier à cette impasse, l’automatisation et l’intégration intelligente apparaissent comme les voies à suivre. L’étude indique que :

• 65 % des entreprises prévoient d’investir dans des outils d’intégration de données pour faciliter le déploiement de l’IA.

• Une large majorité vise la gestion de plus de 500 sources, ce qui accentue l’urgence de solutions automatisées, robustes et évolutives.

Ces outils doivent permettre de réduire la dépendance aux ressources d’ingénierie, souvent accaparées par des tâches de maintenance chronophages, au profit de projets à forte valeur ajoutée.

Des écarts marqués selon les régions et les secteurs

L’étude montre également que la maturité IA varie fortement :

• En tête, la région Asie-Pacifique affiche un score de préparation de 8,8/10, suivie des États-Unis (8,2).

• Le Royaume-Uni, à l’inverse, reste à la traîne (6,0/10), en raison d’infrastructures fragmentées et de faibles stratégies d’intégration.

Les secteurs les plus avancés sont la santé et le retail, portés par des démarches proactives en matière d’automatisation. À l’inverse, la finance et l’industrie doivent composer avec des systèmes hérités plus lourds et des contraintes réglementaires fortes.

Sans maîtrise des données, pas d’IA performante

Ce que révèle l’étude de Fivetran, c’est qu’il ne suffit pas de vouloir faire de l’IA pour réussir. La clé réside dans la qualité, l’accessibilité et la gouvernance des données. Le pilotage de l’IA passe par un travail de fond sur l’architecture des systèmes d’information.

Sans cet effort structurel, les entreprises continueront de voir leurs ambitions déçues, leurs investissements non rentabilisés, et leur compétitivité mise à mal. À l’ère de l’IA, les données ne sont plus un simple actif : elles sont un prérequis stratégique.